Tối ưu giá trị của AI trong kế toán quản trị chi phí tại các doanh nghiệp dệt may Việt Nam hiện nay

Ngành công nghiệp dệt may Việt Nam đóng vai trò chiến lược trong tăng trưởng kinh tế quốc gia, đang chuyển mình mạnh mẽ hướng tới phát triển bền vững và kinh doanh tuần hoàn với mục tiêu đến năm 2035. Dù là một trong ba quốc gia xuất khẩu dệt may lớn nhất thế giới, ngành này vẫn đối mặt với nhiều thách thức đáng kể như chi phí sản xuất tăng cao, sức mua thị trường yếu và biến động kinh tế toàn cầu. Trong bối cảnh đó, việc tối ưu giá trị của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong kế toán quản trị chi phí trở nên cực kỳ quan trọng. Nghiên cứu này đặt mục tiêu phân tích thực trạng ứng dụng AI trong các doanh nghiệp dệt may Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả quản lý chi phí và tăng cường năng lực cạnh tranh bền vững của ngành.

Các nhà quản lý cấp cao, giám đốc tài chính, kế toán trưởng trong ngành dệt may Việt Nam; các nhà nghiên cứu, học giả quan tâm đến ứng dụng công nghệ AI trong quản trị kinh doanh và kế toán; và các nhà hoạch định chính sách liên quan đến phát triển bền vững ngành công nghiệp.

Nghiên cứu này tập trung vào việc tối ưu giá trị của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong kế toán quản trị chi phí tại các doanh nghiệp dệt may Việt Nam, một ngành kinh tế trọng điểm đang có những ứng dụng AI ban đầu trong phân tích dữ liệu, xây dựng định mức và dự toán chi phí. Mục tiêu chính là phát triển quy trình ứng dụng AI cụ thể và lựa chọn phương pháp tiếp cận hiệu quả nhằm tiết giảm và nâng cao hiệu quả kiểm soát chi phí. AI không chỉ tự động hóa việc xử lý nhập liệu và phân tích dữ liệu lớn mà còn giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, kiểm soát định mức và giảm phát thải, góp phần xây dựng nền tảng kinh tế tuần hoàn. Tuy nhiên, thách thức về chi phí đầu tư và lựa chọn công nghệ phù hợp vẫn còn tồn tại. Các ứng dụng cụ thể của AI bao gồm tự động hóa tính toán chi phí sản xuất, quản lý tồn kho, theo dõi biến động thị trường, chính sách thuế và tiêu chuẩn xuất khẩu, đồng thời tăng cường tính minh bạch và độ chính xác của dữ liệu tài chính, giảm rủi ro gian lận thông qua khả năng tích hợp blockchain. Nhờ vậy, AI hỗ trợ việc dự báo chi phí, tối ưu hóa quy trình kế toán và nâng cao hiệu quả quản lý. Phương pháp nghiên cứu chủ yếu là định tính, bao gồm phỏng vấn sâu các kế toán viên, nhà quản lý từ các doanh nghiệp dệt may lớn (như May 10, Đức Giang, Vinatex) và các chuyên gia từ các công ty phần mềm, hiệp hội ngành. Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng khảo sát định tính với 150 doanh nghiệp dệt may nằm trong danh sách phát triển bền vững của VITAS để thu thập thông tin và đề xuất các giải pháp tối ưu.